AI nella medicina pediatrica

Le applicazioni dell’AI nella diagnostica e nel trattamento pediatrico

L’Intelligenza Artificiale ha trasformato l’assistenza sanitaria pediatrica supportando la diagnostica, le strategie di trattamento personalizzato e le previsioni prognostiche. Come documentato da una revisione sistematica di Taejin Park e colleghi, pubblicata nel settembre 2025, le applicazioni dell’AI in ambito pediatrico spaziano dall’imaging diagnostico alla farmacogenomica, dalla previsione dell’evoluzione di malattie croniche all’ottimizzazione dei protocolli terapeutici.

Tuttavia, l’applicazione dell’AI in contesti pediatrici presenta sfide distinte rispetto alla medicina per adulti. I bambini non sono “piccoli adulti” dal punto di vista medico: le differenze nella fisiologia, nella presentazione delle malattie e nei requisiti di cura rendono rischiosa l’estensione di algoritmi sviluppati per popolazioni adulte ai bambini. I bambini sono spesso sottorappresentati nelle coorti di test utilizzate per validare queste tecnologie, e gli incentivi finanziari limitati a causa delle dimensioni ridotte del mercato ritardano ulteriormente lo sviluppo di applicazioni AI specifiche per la pediatria.

Il problema della “scatola nera”

Uno dei problemi principali nell’integrazione dell’AI nella pratica pediatrica è il cosiddetto problema della “scatola nera” (black box). Molti sistemi di AI operano senza trasparenza, rendendo difficile per i clinici comprendere e fidarsi delle loro raccomandazioni. Questa mancanza di trasparenza ostacola l’adozione nell’assistenza sanitaria pediatrica, dove le decisioni cliniche richiedono una giustificazione esplicita e la fiducia dei caregiver.

L’avanzamento dell’AI spiegabile (Explainable AI, XAI) è essenziale per costruire la fiducia dei clinici e l’affidabilità dell’AI. Tuttavia, come sottolinea Park, le tecnologie XAI attuali sono ancora nelle fasi iniziali dello sviluppo e richiedono ricerca e validazione sostanziali. Questo è particolarmente critico in contesti pediatrici sensibili, dove i genitori e i caregivers hanno bisogno di comprendere la base delle raccomandazioni che influenzano le decisioni sulla salute dei loro figli.

L’uso off-label dell’AI e le sue implicazioni

Un articolo di Chng, Tern, Lee e colleghi su npj Digital Medicine (2025) solleva un aspetto fondamentale: l’uso “off-label” dell’AI in pediatria. Così come i farmaci vengono talvolta prescritti per usi non previsti dall’approvazione originale, i sistemi di AI sviluppati per adulti vengono spesso utilizzati su pazienti pediatrici senza una validazione adeguata. Gli autori sottolineano che gli sviluppatori dovrebbero fornire meccanismi accessibili per segnalare e comunicare preoccupazioni riguardanti il sistema AI ai professionisti medici e alle famiglie.

Le implicazioni etiche sono profonde, soprattutto per le decisioni irreversibili con conseguenze di vasta portata, come la selezione degli embrioni nel trattamento di fecondazione in vitro o la previsione della futility of care nei neonati e nei bambini critici. I decisori politici, il management e gli sviluppatori di sistemi AI devono avere consapevolezza e conoscenza dell’AI e dei diritti dei bambini, ed essere impegnati nell’AI centrata sul bambino.

Estratto da Infanzia Algoritmica: Intelligenza Artificiale, Minori e Salute di Giuseppe Siciliani Disponibile su Amazon